張 偉，羅文兵，李亞龍，范琳琳，何 軍，鄒志科

（1.長江科學(xué)院農(nóng)業(yè)水利研究所，武漢 430010；2.三峽大學(xué)水利與環(huán)境學(xué)院，湖北宜昌 443000）

0 引 言

澇災(zāi)是對人類社會生產(chǎn)生活危害最為常見、最為嚴(yán)重的自然災(zāi)害之一［1］。據(jù)統(tǒng)計，全球僅因洪澇災(zāi)害損失占比就高達(dá)40%［2］。中國是世界上洪澇災(zāi)害最為頻繁而又嚴(yán)重的國家之一，多發(fā)生在長江流域的江漢平原、洞庭湖和鄱陽湖濱湖地區(qū)、下游沿江平原洼地等地區(qū)［3］。每年都會因此而造成的糧棉油減產(chǎn)約占總產(chǎn)量的5%［4］。湖北四湖流域作為江漢平原主要糧食產(chǎn)區(qū)，由于地勢平坦低洼，汛期暴雨頻發(fā)，受外江（湖）水位頂托，容易造成排水不暢，形成澇災(zāi)［5］。螺山排區(qū)位于總干渠、電排渠和長江之間的一個獨立排區(qū)，是四湖流域典型的受澇受漬區(qū)域。自2000年以來的數(shù)年間，排區(qū)內(nèi)因澇造成水稻平均減產(chǎn)3%。隨著螺山排區(qū)下墊面發(fā)生顯著變化，如城市化進(jìn)程加快、圍墾湖泊等水域萎縮、種植結(jié)構(gòu)調(diào)整等變化使得澇災(zāi)致災(zāi)因子、孕災(zāi)環(huán)境和承災(zāi)體情勢及其相互關(guān)系發(fā)生了很大變化，給排區(qū)排澇帶來了新的挑戰(zhàn)。

目前針對澇災(zāi)風(fēng)險的研究，主要是利用指標(biāo)體系和數(shù)值模型兩種方法進(jìn)行評估。在指標(biāo)體系方面，相關(guān)學(xué)者主要開展了農(nóng)田澇災(zāi)指標(biāo)構(gòu)建［6-9］、澇災(zāi)分級標(biāo)準(zhǔn)確定［7，10，11］和澇災(zāi)風(fēng)險評估［12-17］等方面研究。在數(shù)值模型方面，相關(guān)學(xué)者通過構(gòu)建水文水力學(xué)模型［12］、災(zāi)害影響量化評價模型和減產(chǎn)率量化評估模型［18］等動態(tài)模型實時模擬澇災(zāi)致災(zāi)過程。靜態(tài)評估所需資料少，收集方便，通過經(jīng)驗方法反映澇災(zāi)的成災(zāi)機(jī)理更容易實現(xiàn)，但只能通過災(zāi)后數(shù)據(jù)評估，不能實現(xiàn)災(zāi)中的實時反饋；動態(tài)評估可以通過構(gòu)建模型實時反映澇災(zāi)過程，進(jìn)行監(jiān)測預(yù)警，僅適用于澇災(zāi)過程數(shù)據(jù)易收集且足夠用于模型模擬的研究區(qū)。

考慮到澇災(zāi)風(fēng)險的空間分布，在資料缺乏的情況下進(jìn)行快速的預(yù)報預(yù)警，適合采用靜態(tài)的指標(biāo)評估方法，從而為除澇減災(zāi)作決策。故本文選取四湖流域螺山排區(qū)為研究對象，選擇具有區(qū)域特點的研究指標(biāo)建立澇災(zāi)風(fēng)險指標(biāo)體系，構(gòu)建澇災(zāi)風(fēng)險評價模型，采用AHP-CRITIC綜合法進(jìn)行權(quán)重賦值，確定了澇災(zāi)風(fēng)險等級標(biāo)準(zhǔn)，利用構(gòu)建的模型進(jìn)行澇災(zāi)風(fēng)險綜合評估，并結(jié)合研究區(qū)實際，開展?jié)碁?zāi)綜合治理措施分析，為今后研究區(qū)農(nóng)田澇災(zāi)防治提供理論依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

螺山排區(qū)位于四湖流域南部，北面以四湖總干渠和洪排渠主隔堤為界，西南抵長江干堤，東抵螺山電排渠，總排水面積935.5 km2，耕地面積869.5 km2，耕地中以水田種植為主，占比達(dá)69.2%。區(qū)域內(nèi)年平均降雨量約1 200 mm，降雨主要集中在汛期（一般為5-9月），其降雨量約占年降雨總量的50%～60%，多年平均氣溫16.3 ℃左右，年無霜期約260 d，年均蒸發(fā)量1 300 mm。螺山排區(qū)內(nèi)以一、二級排水泵站和干、支排水渠構(gòu)成主要的排水系統(tǒng)，總排水面積為378.8 km2［19］。根據(jù)排區(qū)澇災(zāi)風(fēng)險空間分布計算需求，在充分收集螺山排區(qū)的天然河網(wǎng)、水文資料的基礎(chǔ)上，對排區(qū)的排水系統(tǒng)進(jìn)行了合理概化。概化后的排水系統(tǒng)由1 條主河道、12 條支流河道、2 個水閘和1 個泵站組成。進(jìn)而以渠道、河網(wǎng)為界，將排區(qū)劃分為13個大小不一的分區(qū)，每個分區(qū)視為獨立的排水區(qū)域進(jìn)行計算分析，如圖1所示。

圖1 螺山排區(qū)位置及渠系圖Fig.1 Location and drainage diagram in Luoshan Drainage Area

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)獲取與處理

（1）數(shù)據(jù)獲取。從中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（https：//data.cma.cn/）搜集了荊州站1954-2019年氣象數(shù)據(jù)資料；從國家地理空間數(shù)據(jù)云平臺（http：//www.gscloud.cn/）下載了Landsat 系列數(shù)據(jù)（15 m）。從荊州市水利局和四湖工程管理局搜集了四湖流域基礎(chǔ)資料、歷史洪澇災(zāi)害數(shù)據(jù)（1950-2016年）、螺山排區(qū)相關(guān)泵站數(shù)據(jù)、四湖流域的等高線圖Coverage 文件數(shù)據(jù)等相關(guān)資料。從湖北農(nóng)村統(tǒng)計年鑒（1949-1978/1991-2019年）獲取監(jiān)利縣多年水稻種植面積與產(chǎn)量數(shù)據(jù)。

（2）數(shù)據(jù)處理。將四湖流域的等高線圖Coverage 文件轉(zhuǎn)化為TIN 文件，再將TIN 文件轉(zhuǎn)化為ArcInfo 的GRID 形式的DEM數(shù)據(jù)文件。在螺山排區(qū)分區(qū)的基礎(chǔ)上，用mask提取螺山排區(qū)各分區(qū)的DEM 數(shù)據(jù)，網(wǎng)格大小30 m×30 m。通過監(jiān)督分類的方法，將Landsat系列數(shù)據(jù)（15 m）分類提取得到1991年、2003年和2011年的土地利用數(shù)據(jù)。

（3）指標(biāo)選擇與定義。根據(jù)綜合性、客觀性、易獲性、可表征性和可度量性原則，結(jié)合螺山排區(qū)下墊面的顯著變化趨勢、降雨分布特征以及易受澇受漬的特點，考慮從澇災(zāi)致災(zāi)因子、孕災(zāi)環(huán)境、和抗災(zāi)能力3 個方面選擇汛期降雨強度綜合指數(shù)和汛期高溫指數(shù)、相對高程、高程相對標(biāo)準(zhǔn)差、相對坡度、滯澇水面率、產(chǎn)流系數(shù)、水旱比、地面硬化率、土壤類型指數(shù)、排澇指數(shù)等11 個指標(biāo)，建立澇災(zāi)風(fēng)險評估指標(biāo)體系，指標(biāo)具體含義及計算方法見文獻(xiàn)［20］。

2.2 評估方法

2.2.1 權(quán)重賦值方法

根據(jù)國內(nèi)外常見的主觀和客觀賦值方法，基于研究區(qū)地形數(shù)據(jù)、歷史災(zāi)害數(shù)據(jù)以及下墊面數(shù)據(jù)，根據(jù)計算快捷簡單、資料需求少、指標(biāo)權(quán)重值易量化以及主客觀結(jié)合的原則，選擇層次分析法AHP 和CRITIC 權(quán)重法進(jìn)行權(quán)重賦值，其中層次分析法偏重專家打分，即決策者的主觀層面的信息，而CRITIC 法則偏重于挖掘數(shù)據(jù)樣本中客觀存在的信息［21］，未充分結(jié)合實際情況。兩種賦值方法結(jié)合成的AHP-CRITIC綜合法則能綜合各方法的優(yōu)勢，進(jìn)而減少誤差。

層次分析法AHP，將評價系統(tǒng)的有關(guān)替代方案的各種要素分解成若干層次，并以同一層次的各種要素按照上一層要素為準(zhǔn)則，進(jìn)行兩兩判斷比較并計算出各要素的權(quán)重WAHP［22］，根據(jù)綜合權(quán)重按最大權(quán)重原則確定最優(yōu)方案。

CRITIC 權(quán)重法以指標(biāo)的對比強度和指標(biāo)間的沖突性來綜合確定指標(biāo)的客觀權(quán)重。對比強度表示同一指標(biāo)取值差距的大小，用標(biāo)準(zhǔn)差來表現(xiàn)，該指標(biāo)的取值標(biāo)準(zhǔn)差越大，表明反映的信息量越大，權(quán)重越大。沖突性指兩個指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)，相關(guān)系數(shù)越小，表明反映的信息量有相似性，權(quán)重越小。首先將所得數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，進(jìn)而根據(jù)公式（1）～（3）計算變異系數(shù)σj和信息量值ηj，最后求出各個指標(biāo)權(quán)重WCRITIC［21］。

考慮到11 個指標(biāo)中存在部分指標(biāo)值的變化對澇災(zāi)風(fēng)險值的影響趨勢不一致的問題，如汛期降雨強度綜合指數(shù)、汛期高溫指數(shù)、產(chǎn)流系數(shù)、地面硬化率、土壤類型指數(shù)等指標(biāo)值越大，澇災(zāi)風(fēng)險越大，利用公式（4）進(jìn)行歸一化；而相對高程、相對高程標(biāo)準(zhǔn)差、相對坡度、滯澇水面率、水旱比和排澇指數(shù)等指標(biāo)值越小，澇災(zāi)風(fēng)險值越大，利用公式（5）進(jìn)行歸一化。通過標(biāo)準(zhǔn)化方法將所有指標(biāo)的變化對澇災(zāi)風(fēng)險的趨勢相同，即指標(biāo)值越大，澇災(zāi)風(fēng)險越大。

AHP-CRITIC 綜合法是綜合兩種方法的賦值運算，通過AHP 和CRITIC 法分別求得主觀權(quán)重向量α和客觀向量β，為了使綜合權(quán)重ωi盡可能地接近αi和βi，而不偏重其中任意一項，本文依據(jù)最小鑒別信息原理［23］求取綜合權(quán)重ωi，其目標(biāo)函數(shù)為：

求解此優(yōu)化模型，得到綜合權(quán)重為：

則最終的綜合權(quán)重向量為ω=[ω1，ω2，…，ωn]T。

2.2.2 綜合風(fēng)險度計算

選取澇災(zāi)風(fēng)險度指標(biāo)對研究區(qū)域澇災(zāi)情況進(jìn)行綜合評估，澇災(zāi)綜合風(fēng)險度計算公式為：

式中：S為澇災(zāi)綜合風(fēng)險度；xi為第i個指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化值；ωi為第i個指標(biāo)值對澇災(zāi)綜合風(fēng)險度的影響權(quán)重。

3 風(fēng)險評估與對策分析

3.1 指標(biāo)權(quán)重賦值

在現(xiàn)有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，結(jié)合AHP-CRITIC綜合法，得到指標(biāo)體系中11項指標(biāo)的權(quán)重，如表1所示。

表1 AHP-CRITIC綜合法權(quán)重結(jié)果Tab.1 The weight results of synthetic method of AHP and CRITIC

從表1 中可以看出，利用AHP-CRITIC 綜合法得到11 項指標(biāo)的權(quán)重從大到小為汛期降雨強度綜合指數(shù)、相對高程、排澇指數(shù)、滯澇水面率、高程相對標(biāo)準(zhǔn)差、產(chǎn)流系數(shù)、地面硬化率、水旱比、相對坡度、土壤類型指數(shù)、汛期高溫指數(shù)，這與層次分析法下的各指標(biāo)權(quán)重排序基本一致［20］。

利用2000-2019年的20年澇災(zāi)綜合風(fēng)險度數(shù)據(jù)，進(jìn)行兩種方法的相關(guān)性分析，結(jié)果如表2所示。

由表2 得到AHP 法與CRITIC 法的相關(guān)系數(shù)為0.970，AHP法與綜合法的相關(guān)系數(shù)為0.995，CRITIC 法與綜合法的相關(guān)系數(shù)為0.990，三者相關(guān)性具有統(tǒng)計學(xué)意義（P＜0.01），表明3 種方法評價結(jié)果具有一致性。因此以AHP-CRITIC綜合法確定權(quán)重值是可行的。

表2 2000-2019年分區(qū)1澇災(zāi)風(fēng)險度評價結(jié)果Tab.2 Assessment results of waterlogging risk values in division 1 from 2000 to 2019

3.2 評價模型建立與驗證

基于指標(biāo)體系和澇災(zāi)綜合風(fēng)險度構(gòu)建澇災(zāi)風(fēng)險評價模型。利用監(jiān)利市和螺山排區(qū)多年歷史數(shù)據(jù)，采用歷史反演法，利用2000-2019年的下墊面狀況作為未來的土地利用情景，對比不同時期的下墊面條件下降雨、溫度等因素對區(qū)域受災(zāi)程度的影響。同時，參照暴雨災(zāi)害影響劃分標(biāo)準(zhǔn)中農(nóng)作物受災(zāi)指標(biāo)AI劃分標(biāo)準(zhǔn)，并考慮螺山排區(qū)受災(zāi)的實際分布情況，使用綜合風(fēng)險度作為澇災(zāi)風(fēng)險等級劃分的依據(jù)，根據(jù)AI 等級劃定規(guī)則，3、4等級劃為高風(fēng)險等級，1、2等級劃為低風(fēng)險等級，最終利用螺山排區(qū)受災(zāi)面積及受災(zāi)面積比例等數(shù)據(jù)，將澇災(zāi)風(fēng)險等級分為高風(fēng)險、低風(fēng)險和無風(fēng)險3個等級。

本文運用1954-2016年間的34 個受澇年份數(shù)據(jù)進(jìn)行模型反演，結(jié)果顯示：在汛期降雨強度綜合指數(shù)為2.889 時，計算得到排區(qū)內(nèi)澇災(zāi)風(fēng)險度（1.180）為高風(fēng)險臨界下限；在汛期降雨強度綜合指數(shù)為1.924 時，計算得到排區(qū)內(nèi)澇災(zāi)風(fēng)險度（0.932）為低風(fēng)險臨界下限。即當(dāng)澇災(zāi)風(fēng)險度小于0.932 時，區(qū)域處于無風(fēng)險狀態(tài)，當(dāng)澇災(zāi)風(fēng)險度介于0.932 和1.180 之間時，區(qū)域處于低風(fēng)險狀態(tài)，當(dāng)澇災(zāi)風(fēng)險度大于1.180 時，區(qū)域處于高風(fēng)險狀態(tài)。

為驗證模型的適配性，選用1980年、1996年兩個重度澇災(zāi)年份和2015年輕度澇災(zāi)年份作為典型年份，對澇災(zāi)風(fēng)險評價模型進(jìn)行驗證，典型年份澇災(zāi)風(fēng)險分布見圖2。

從圖2 中可以看出，1980年整個排區(qū)均處于澇災(zāi)高風(fēng)險狀態(tài)，其澇災(zāi)平均風(fēng)險度為1.543，遠(yuǎn)高于澇災(zāi)高風(fēng)險等級下限值。1996年排區(qū)內(nèi)43.97%的面積處于澇災(zāi)高風(fēng)險狀態(tài)，澇災(zāi)平均風(fēng)險度為1.197，高于澇災(zāi)高風(fēng)險等級下限值。根據(jù)螺山排區(qū)歷史災(zāi)害數(shù)據(jù)記載，1996年受災(zāi)面積達(dá)到353 km2，成災(zāi)面積為213 km2。1980年受災(zāi)面積達(dá)221 km2，成災(zāi)面積為160 km2。雖然1996年汛期降雨量較1980年少188 mm，澇災(zāi)平均風(fēng)險度也較1980年小，但由于1996年螺山排區(qū)耕地面積較1980年增加122 km2，導(dǎo)致1996年受災(zāi)和成災(zāi)面積均比1980年大。2015年，排區(qū)內(nèi)的平均澇災(zāi)風(fēng)險度為1.018，高于澇災(zāi)低風(fēng)險下限值，排區(qū)整體上處于低風(fēng)險狀態(tài)，有2個分區(qū)無澇災(zāi)風(fēng)險。這與歷史數(shù)據(jù)中2015年螺山排區(qū)受災(zāi)面積為46 km2，為輕度澇災(zāi)年相吻合。

圖2 螺山排區(qū)典型年份澇災(zāi)風(fēng)險分布Fig.2 Risk distribution of waterlogging disaster in a typical year in Luoshan Drainage Area

此外，將此模型識別的澇災(zāi)風(fēng)險結(jié)果與歷史澇災(zāi)災(zāi)情數(shù)據(jù)對比，統(tǒng)計模型識別的準(zhǔn)確率。結(jié)果表明，從1954-2016年的34 個澇災(zāi)年份中，有7 個年份模型識別結(jié)果與實際有一定出入，整個模型的識別準(zhǔn)確率為79.4%。此外，模型還識別到包括1954年、1969年、1973年、1979年4 個澇災(zāi)高風(fēng)險年份，除1969年識別情況與實際有一定出入外，其他年份與歷史災(zāi)情基本一致，此模型在該研究區(qū)針對澇災(zāi)高風(fēng)險識別的準(zhǔn)確率達(dá)83.3%?？梢姡撃Ｐ湍軌蜉^好地識別澇災(zāi)風(fēng)險，能適用于螺山排區(qū)澇災(zāi)風(fēng)險評估。

3.3 澇災(zāi)對策分析

為綜合分析在采取不同澇災(zāi)治理措施情況下研究區(qū)澇災(zāi)風(fēng)險狀態(tài)變化，現(xiàn)針對當(dāng)前研究區(qū)下墊面條件以及防災(zāi)抗災(zāi)能力等影響因素，提出在不同汛期降雨年型條件下，對排澇指數(shù)、滯澇水面以及水旱比這3 個指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整，排澇指數(shù)設(shè)置兩種方案，滯澇水面以及水旱比設(shè)置一種方案，然后各種情景相互交叉，共設(shè)置12套方案，見表3。

利用AHP-CRITIC 綜合法確定的權(quán)重，結(jié)合指標(biāo)體系中11項指標(biāo)計算值，在表3的方案下，通過計算得到不同方案下的風(fēng)險度，并與現(xiàn)狀條件（方案0）進(jìn)行對比分析，得出最優(yōu)方案。

表3 澇災(zāi)治理方案Tab.3 The plans of controlling waterlogging disaster

當(dāng)采用一種治理方案時，推薦方案3，即將分區(qū)內(nèi)的水域提升到2000年以前的水平。該方案與現(xiàn)狀情況相比，在分別遭遇5、10、20 a一遇的汛期降雨強度年型時，高風(fēng)險面積占比分別降低100%、27.56%、7.23%，遭遇3 a 一遇的汛期降雨強度年型時，低風(fēng)險面積占比降低62.59%。但在遭遇20 a 一遇的汛期降雨強度年型時，平均澇災(zāi)綜合風(fēng)險度為1.272，整個排區(qū)仍處于澇災(zāi)高風(fēng)險狀態(tài)。

當(dāng)采用兩種治理方案時，推薦方案6，即提高排澇能力至規(guī)劃水平和提高滯澇水面率。該方案與現(xiàn)狀情況相比，在分別遭遇5、10、20 a 一遇的汛期降雨強度年型時，高風(fēng)險面積占比分別降低100%、73.31%、10.87%，遭遇3 a 一遇的汛期降雨強度年型時，低風(fēng)險面積占比降低72.96%。但遭遇20 a一遇汛期降雨強度年型時，雖有10.87%的面積轉(zhuǎn)為澇災(zāi)低風(fēng)險狀態(tài)，但排區(qū)平均澇災(zāi)綜合風(fēng)險度為1.242，高于澇災(zāi)高風(fēng)險下限1.180，排區(qū)總體上仍處于高風(fēng)險狀態(tài)。

當(dāng)采用三種治理方案時，如表4所示，對比在各方案下澇災(zāi)風(fēng)險降低情況，方案11 下澇災(zāi)風(fēng)險度最低，即采取排澇能力提高至規(guī)劃水平+滯澇水面率提高+水旱比提高的措施。在該方案下，結(jié)合圖3，發(fā)現(xiàn)在遭遇3 a一遇汛期降雨強度年型時，排區(qū)的澇災(zāi)平均風(fēng)險度為0.845，排區(qū)整體上處于無風(fēng)險狀態(tài)，僅有1.60%的面積處于低風(fēng)險狀態(tài)；遭遇5 a一遇汛期降雨強度年型時，排區(qū)的澇災(zāi)平均風(fēng)險度為0.990，排區(qū)整體上處于低風(fēng)險狀態(tài)，沒有處于過澇災(zāi)高風(fēng)險狀態(tài)的區(qū)域，有54.44%的面積處于無風(fēng)險狀態(tài)；遭遇10 a 一遇汛期降雨強度年型時，排區(qū)的澇災(zāi)平均風(fēng)險度為1.123，低于澇災(zāi)高風(fēng)險下限值（11.180），僅有14.72%的面積處于澇災(zāi)高風(fēng)險狀態(tài)，排區(qū)整體上處于低風(fēng)險狀態(tài)；遭遇20 a 一遇汛期降雨強度年型時，排區(qū)的澇災(zāi)平均風(fēng)險度為1.228，排區(qū)整體上處于高風(fēng)險狀態(tài)，有54.44%的面積處于低風(fēng)險狀態(tài)（見圖3）。與現(xiàn)狀情況相比，在分別遭遇5、10、20 a一遇的汛期降雨強度年型，高風(fēng)險面積占比分別降低100%、78.05%、54.44%，遭遇3 a 一遇的汛期降雨強度年型時，低風(fēng)險面積占比降低72.96%。由此可見，通過提升排澇能力，增大滯澇水面率，改變種植結(jié)構(gòu)、提高水旱比等措施，能顯著降低研究區(qū)內(nèi)澇災(zāi)高風(fēng)險面積占比。

圖3 方案11措施下螺山排區(qū)澇災(zāi)風(fēng)險分布Fig.3 Risk distribution of waterlogging disaster under scheme 11 in Luoshan Drainage Area

表4 不同措施方案下的風(fēng)險度值Tab.4 Risk values under different measures

4 結(jié) 語

以湖北省四湖流域的螺山排區(qū)作為研究區(qū)，構(gòu)建澇災(zāi)風(fēng)險指標(biāo)體系，通過指標(biāo)權(quán)重計算和澇災(zāi)風(fēng)險度分級標(biāo)準(zhǔn)確定等過程構(gòu)建澇災(zāi)風(fēng)險度評價模型，模擬了不同情景下螺山排區(qū)的澇災(zāi)風(fēng)險狀態(tài)，提出澇災(zāi)減災(zāi)措施，主要得到以下結(jié)論。

（1）3種指標(biāo)權(quán)重計算方法下，兩兩權(quán)重的相關(guān)性均表現(xiàn)出顯著相關(guān)，三種方法所反映的信息具備一致性，AHP- CRITIC綜合法計算得到的權(quán)重可作為后續(xù)計算的基礎(chǔ)，11項指標(biāo)的權(quán)重值分別為汛期降雨強度綜合指數(shù)（0.244 4）、汛期高溫指數(shù)（0.031 9）、相對高程（0.130 1）、高程相對標(biāo)準(zhǔn)差（0.085 7）、相對坡度（0.050 8）、滯澇水面率（0.107 7）、產(chǎn)流系數(shù)（0.071 0）、水旱比（0.055 5）、地面硬化率（0.068 1）、土壤類型指數(shù)（0.039 2）、排澇指數(shù)（0.115 8）。

（2）在構(gòu)建澇災(zāi)風(fēng)險評估模型的基礎(chǔ)上，利用歷史災(zāi)情反演法，得到螺山排區(qū)澇災(zāi)風(fēng)險臨界閾值。其中，澇災(zāi)高風(fēng)險下限為1.180，對應(yīng)的汛期降雨強度綜合指數(shù)為2.889；澇災(zāi)低風(fēng)險下限為0.932，對應(yīng)的汛期降雨強度綜合指數(shù)為1.924。

（3）通過開展?jié)碁?zāi)治理情景分析，得出適用于研究區(qū)最佳的澇災(zāi)治理措施。在同時采取3種措施相比采取其中一種或兩種措施下對減少澇災(zāi)綜合風(fēng)險度最為有效，其中采取提高排澇能力至規(guī)劃水平、提高滯澇水面率和提高水旱比的方案效果最好，此方案與現(xiàn)狀情況相比，在遭遇5、10、20 a一遇的汛期降雨強度年型時，高風(fēng)險面積占比分別降低100%、78.05%、54.44%，遭遇3 a一遇的汛期降雨強度年型時，低風(fēng)險面積占比降低72.96%。

需要說明的是，本文以常用的分級標(biāo)準(zhǔn)得到了研究區(qū)澇災(zāi)綜合風(fēng)險的高、低、無3個等級，而針對研究區(qū)的分級標(biāo)準(zhǔn)，可進(jìn)一步考慮高、中、低、無風(fēng)險4個等級，進(jìn)而驗證分級的科學(xué)合理性。由于目前螺山排區(qū)的分區(qū)僅根據(jù)概化后的渠系、河網(wǎng)劃分，分區(qū)劃分相對較粗，因此需要考慮進(jìn)一步利用網(wǎng)格法，將分區(qū)細(xì)化，減少因分區(qū)對澇災(zāi)風(fēng)險等級評估的影響。